Você sabe quem você é.
Um mágico de aprendizado de máquina (machine learning) de alto calibre, um especialista em ETL e otimização bem versado em dados … mas você quer um pouco mais do seu papel.
Pode ser progressão que te encante, mais dinheiro ou a chance de trabalhar em projetos novos e mais empolgantes, mas para onde você vai daqui? 🤔
Muitas empresas procuram aumentar o investimento nos departamentos de ciência de dados e procuram líderes para formar novas equipes para fazer isso. Porém, antes de mergulhar no C-Level, avalie o que esse papel implica e o quanto ele será diferente do que você faz agora.
As funções principais de ciência de dados em empresas de todos os tamanhos estão aumentando constantemente à medida que mais investimentos são feitos em esforços de dados em escala operacional maior nas empresas. No entanto, os meandros reais dessa função podem variar amplamente entre as organizações, dependendo do tamanho e da estrutura.
Como chief data scientist, é fundamental a capacidade de destacar onde exatamente as empresas podem estar perdendo ao usar os dados corretos ou fazer uso dos dados existentes e modelá-los do lado analítico, onde essas oportunidades podem resultar em uma estratégia de negócios mais ampla. Como chief data scientist, você estará envolvido em muitos projetos diferentes, relacionados aos lados técnico e comercial da empresa. Líder e mentor da sua equipe e colaborador, mas predominantemente, uma ponte que conecta a estratégia de negócios e os projetos de ciência de dados.
Isso significa menos trabalho operacional e mais trabalho político, de liderança, de mentoria.
Você precisa ter uma visão de negócios, com a responsabilidade e a capacidade de gerar resultados consistentes de sua equipe, enquanto é responsável pelos esforços de ciência de dados em toda a organização. Sem mencionar manter-se atualizado sobre as novas tecnologias e tendências no Machine Learning e AI para aplicá-las aos seus dados e aos negócios onde você puder. Um nível profundo de entendimento dos desejos dos consumidores e o que impulsiona suas ações por meio de insights de dados, gerenciamento de riscos, criação de novos produtos para os consumidores (internos e externos) e inovação por vários canais de negócios serão fundamentais para mostrar que você é um chief data scientist capaz.
É importante reconhecer que esse não é um papel puramente técnico; você também precisará ser um ótimo comunicador, com o potencial de ser mais prático com os clientes, dependendo do tipo de empresa em que está trabalhando. com os dados, há uma grande necessidade de ser inovador, criativo e solucionador de problemas com uma forte cabeça de análise. Como chief data scientist, você precisa estar confiante em fornecer resultados para problemas reais de negócio e poder contar uma história com seus dados a um grupo de pessoas que talvez não sejam tão adeptas de linguagem técnica quanto você e não apenas uma coisa bacana que você gostaria de pesquisar sobre tecnologia.
Qualquer pessoa pode interpretar seu próprio significado a partir de conjuntos de dados, mas você precisa ter confiança, conhecimento e habilidade para mostrar como seus dados agregam valor aos negócios em um nível mais amplo e conectar os pontos para mostrar o impacto e o mapeamento de como os dados são dentro do negócio. Assumir a liderança na definição de problemas de negócios, através de uma capacidade natural de manipular dados e trabalhar em algoritmos e técnicas avançadas de aprendizado de máquina; resolver problemas com soluções que podem ser usadas operacionalmente.
Não é uma corrida para chegar a uma posição de C-Level. Aproveite o tempo e desenvolva sua experiência comercial, aprimorando suas habilidades à medida que avança. Você pode ser super inteligente com três graus, mas precisa saber como se comunicar com uma multidão não técnica e deixar um jargão excessivamente técnico atrás de você da história que está contando. Isso parece mais fácil do que é!
As pessoas não estão interessadas em saber porque 2+2 = 4 e sim que o resultado é 4 e este é melhor que 2 para os resultados da empresa, no curto, médio ou longo prazo. Depois querem saber como ter ou construir o 4, por mais que por trás da sua resposta exista uma metodologia, que pode ser questionada, não é isso que encanta esse nível de discussão.
Acima de tudo, aproveite todas as informações e experiências que puder ao progredir ao longo de sua carreira. Quando surgirem oportunidades para se apropriar de projetos, liderar outras pessoas e assumir mais responsabilidade pelos resultados de sua equipe, definitivamente aceite-as – isso mostrará sua disposição por uma maior responsabilidade, ajudará você a melhorar essas habilidades e sustentará seu currículo ao aplicar para funções de chefe.
Obter experiência na contratação e gerenciamento de outros cientistas de dados pode ser complicado, mas você pode ajudar e intensificar sempre que possível ou necessário em sua função atual. Isso ajudará você a ganhar não apenas a experiência em si, mas uma ótima aparência para possíveis empregadores ou gerentes, caso deseje mudar na sua empresa atual!
Se você está procurando um avanço na sua carreira, está no lugar certo – porque aqui temos uma rede de pessoas incríveis para trocar experiências e discutir assuntos em um espaço seguro.
Este artigo é uma tradução livre do artigo de Matt Reaney (https://www.linkedin.com/pulse/you-ready-become-chief-data-scientist-matt-reaney/?published=t)
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